Sicherheitsanforderungen bei der Langzeitarchivierung medizinischer Forschungsdaten auf Grid-Basis

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1 Sicherheitsanforderungen bei der Langzeitarchivierung medizinischer Forschungsdaten auf Grid-Basis Security-Workshop NGI-DE Jahrestreffen 19. Mai 2011, Garching Fred Viezens

2 Anforderungen (1) Nachvollziehbarkeit/Provenienz des Workflows bzw. der Entstehung und Weiterverarbeitung von Forschungsdaten sicherstellen Intellektuelle Nachvollziehbarkeit durch sinnvolle Metadaten (hier nicht die technischen Metadaten, wie Datenformat, Dateierzeugungsdatum etc.) ermöglichen Einhalten von Datenschutzvorschriften auch im Hinblick auf bisher unbekannte Nutzungsmöglichkeiten von Daten Langfristigen Zugriff auf Forschungsdaten realisieren 2

3 Anforderungen (2) Datenschutzanforderungen werden nicht geringer im Zeitablauf Genomische Daten betreffen auch die Folgegenerationen Datenmengen spielen eine wichtige Rolle Nicht alle Daten sind für die Forschung relevant Datenschutz empfiehlt nur notwendige Daten zu speichern, daher Auswahl von Forschungsdaten in den Arbeitsprozessen realisieren (Tendenz: lieber alles sichern; dies kann auf Dauer nicht gehalten werden!) Einfacher Zugriff Mediziner bevorzugen keine Kommandozeile, aber einfache Workflows 3

4 Gesetzliche Rahmenbedingungen Es existieren unterschiedliche Aufbewahrungsfristen: Z.B. RöntgenVO von 10 Jahre bis zu 30 Jahre FDA-Compliance 15 Jahre (Trial Master File bei Studien mit Ziel einer Zulassung der Therapie in den USA) Beweiskräftigkeit bei klinischen Studien ist notwendig Der Umgang mit Zeitstempeln bei Datenbanken ist z.b. noch nicht gelöst (Zertifikatskette, dynamisches Schreiben, etc.) 4

5 Forschungsdatenquellen (1) Die Menge medizinischer Daten wächst exponentiell Dies ist eine direkte Folge der Weiterentwicklung von Möglichkeiten der Datenerhebung (z.b. Gen. Sequenzierung und MRT) Dies gilt für Versorgung und Forschung, die in ihrer Ausrichtung aber klar abgegrenzt werden müssen Daten, die bislang erhoben worden sind, erhalten immer weitere Bedeutungen, z.b. aus Langzeitstudien und epidemiologische Erhebungen Helmholtz-Kohorte, eine seit über 20 Jahren laufende Studie Nachnutzung von in der Mayo-Clinic bis in die 1930-er Jahre zurückliegenden digitalisierten Patientendaten 5

6 Forschungsdatenquellen (2) Medizinische Daten aus der klinischen Versorgung Sind immer mit Personenbezug verbunden Werden zur rechtlichen Absicherung erhoben Dienen als Grundlage für die Abrechnung medizinischer Leistungen Haben nicht den gleichen Qualitätsfokus wie die Forschung Geplant ist der Secondary Use Case Forschungsdaten aus der präklinischen- bzw. Grundlagenforschung sowie aus Epidemiologie und Biostatistik haben i.d.r. keinen Personenbezug mehr 6

7 Datenaufkommen Petabytes PB/Jahr Medizinische & Biomedizinische Bildgebung 20 DNA- Sequenzierung etc ~1 TB pro 4D Bild 5 ~1 MB pro 2D Bild ~1 GB pro 3D Bild Einführung von bildgebenden Maschinen mit je 50 MB/s und mehr weltweit geschätztes medizinische Datenaufkommen (medizinischen Bildgebung/ DNA-Sequenzierung und sonstige Daten) O. Rienhoff, F. Dickmann in Langzeitarchivierung von Forschungsdaten. Eine Bestandsaufnahme, Kapitel 4.7 Daten in der Medizin. In Editorial. Zeit 7

8 Datenschutzmethoden in der Medizin (1) Die medizinische Forschung setzt verstärkt IT-Plattformen für Forschungsnetze / vernetzte Forschung ein Identifizierende Daten (IDAT) dürfen nur dem untersuchenden Arzt zur Verfügung stehen Medizinische Daten (MDAT) sind für die Forschung im Verbund relevant und sollen gemeinsam genutzt werden Neue Erkenntnisse / Verfahren führen zu möglichen Re-Identifikationen aufgrund vorliegender Daten k-anonymität (1/k; k ist dabei die Anzahl an Individuen mit einem entsprechendem Identifikationsmerkmal) Die Vertraulichkeit / ärztliche Schweigepflicht muss gewährleistet werden 8

9 Datenschutzmethoden in der Medizin (2) Merkmal Privatsphäre TransparenzUmkehrbar Bemerkung Methode Anonymisierung + - Nein IDAT werden entfernt Verschlüsselung + - Ja Daten werden komplett verschlüsselt Pseudonymisierung + + Unter definierten Bedingungen IDAT werden durch Pseudonym ersetzt T. Neubauer et al. (2010): Pseudonymisierung für die datenschutzkonforme Speicherung medizinischer Daten. In: Elektrotechnik & Informationstechnik, (127), S

10 Aktuelle Arbeiten (1) Lösungen auf Basis von Grid-Technologie sollen erarbeitet werden innerhalb von WissGrid entwickelt/ konzeptioniert generische Lösungen zur LZA, getrieben aus den Communities anhand von Checklisten (Blaupausen) Community-Grid Forschungsdaten/ Semantik WissGrid Bild- und Markupdateien Magnetband D-Grid Adjust to A. Aschenbrenner et al. (2010): Open Repositories 2010 Diversity and Interoperability of Repositories in a Grid Curation Environment, The 5th International Conference on Open Repositories, Madrid, July 6 th -9 th

11 Aktuelle Arbeiten (2) LABIMI/F (DFG) präzise Anforderungen an die Langzeitarchivierung biomedizinischer Forschungsdaten Laborimplementierung einer Grid-basierten Lösung für zwei Use Case: Bild- und Genomdaten 11

12 Zusammenfassung Benutzbarkeit und Akzeptanz sicherstellen Möglichst optimierte Eingabe/Ingest in dauerhafte Speicherlösungen Einfachen Zugriff bei hohem Sicherheitsbedarf dauerhaft gewährleisten Fachlich relevante Forschungsdaten selektieren Überblick bewahren Wirtschaftlichkeit sicherstellen 12

13 Kontaktmöglichkeiten Universitätsmedizin Göttingen Medizinische Informatik Fred Viezens Computational Medicine und Grid-Computing Tel.: (0551)

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